金九银十总结面试套路为你收割BAT大厂offer(文末送书)
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让你做自我介绍(准备好)
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看看你简历,说你对这个比较熟?balabla...你问的简单就熟,问的难不好意思不太了解
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看看你实习经历,让你介绍实习干啥了,有没有什么大项目能拿得出手,干聊10-20分钟的
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问问职业规划。这里表现出你态度的虔诚,不会乱跳槽,踏踏实实的干,让他感受到你想进这家公司,两眼能放光就更好了... 大佬们可以海吹一波
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你有啥子问题。我一般预备两个问题,您这部门具体做什么能介绍一下?我什么时候能知道自己是过了还是没过呢?尽量不要不问,各路大佬在贴中都说过了
一定要把主动权掌握在自己手中,面试官会问很多你平时不了解或压根不知道的问题,这时你可以说平时我用不到这些(可以理解啊,应届生上哪懂这么多邪门歪道啊,大佬请无视我),然后说自己对xxx领域有点研究,引导他来问你
对面提问你时,其实很考验你答辩技巧的,当你熟悉的东西时,那很OK,balabala即可,问你不熟悉的(你只知道点皮毛,但也在简历上写了),你可以说“我做项目时碰到过一点,大体查了下,有点印象,您可以试着问一下”,这样会让面试官把期望放低,问题难度也会降低,答出来加分,答不出来也无所谓HR面
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自我介绍(准备版非技术的! 从本科到大学,研究方向,选择这家公司理由,实习经历拉一拉,时间一般能凑够了,让对方感觉你是个健谈的人)
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聊聊兴趣爱好(准备些健康的爱好,游戏公司可以考虑非健康的...)
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聊聊实习经历,和上下级处的如何,有压力怎么办
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你有啥问题(千万不要说没有,要表现出自己对这个工作的热情)。我对这部门还有些不了解,您能在系统介绍下吗?入职培训介绍一下?
懂套路肯定是不够的,还要有真材实料才行。
下面是我在各个大厂面试之后总结出来的知识点体系图,为你收割offer添砖加瓦。
一:源码方面是肯定要了解的
学习Java技术体系,设计模式,流行的框架与组件源码理解是必不可少的:
常见的设计模式,编码必备
Spring5,做应用必不可少的最新框架
MyBatis,玩数据库必不可少的组件
二:工程化与工具
工欲善其事必先利其器,不管是小白,还是资深开发,玩Java技术体系,选择好的工具,提升开发效率和团队协作效率,是必不可少的:
Maven,项目管理
Jenkins,持续集成
Sonar,代码质量管理
Git,版本管理
三:分布式架构
高并发,高可用,海量数据,没有分布式的架构知识肯定是玩不转的:
分布式架构原理
分布式架构策略
分布式中间件
分布式架构实战
四:微服务架构
业务越来越复杂,服务分层,微服务架构是架构升级的必由之路,Java技术体系,和微服务相关的技术有哪些呢?
微服务框架
Spring Cloud
Docker与虚拟化
微服务架构
五:性能优化
任何脱离细节的ppt架构师都是耍流氓,向上能运筹帷幄,向下能解决一线性能问题,Java技术体系,需要了解:
性能指标体系
JVM调优
Web调优
DB调优
六:底层知识
从架构设计,到应用层调优,再深入了解底层原理,扎实的Java基本功才能让自己变为扫地神僧:
内存模型
并发模式
线程模型
锁细节
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10秒抓人眼球的“技术类简历”怎么写?
9月,又到了大学生们投简历找工作的季节,最近收到了海量的简历,不少简历冗长拖沓,毫无重点,真为这些找工作的同学感到忧心。 一个面试官每天要处理很多的简历,一封简历,或许只有10秒的时间来抓住面试官或者HR的眼球,否则,去向就是“人才库”。 画外音:所以,长达5页的电子简历几乎是没有意义的。 今天,聊聊简历要如何写。 画外音:本文的适用范围是 (1)校招简历; (2)技术相关的岗位; 后文以我室友的简历为例说明。 简历撰写,总体方针如何? ● 只写对获得某个职位有帮助的信息 ● 态度端正 这里的启示是: (1)需要斟酌简历上的每个字,每个标点,思考它们对获得某个职位是否有帮助; (2)不同公司,不同岗位的要求是不一样的,所以理论上投递出去的每一封简历也应该是不一样的; 画外音:有些同学同一份简历会海投,你都不认真对待每一个用人单位,凭什么要求用人单位认真对待你。 (3)简历上的内容务必是真实的,如果面试时(甚至入职之后),被用人单位发现简历作假,会被开除,诚信是底线; 简历总体架构? 简历的结构与思路,能够体现候选人的结构化思维,校招生投递一个技术岗位,用人单位通常非常关注这些信息: ●...
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AI 赋能 IoT 设备进入冲量攻坚阶段,可定制、体验好、出货快的方案仍然稀缺
毋庸置疑,在人机交互系统更迭引发的新一轮产业变革中,语音已成为设备交互的最有效和最自然的方式。以 AI + IoT 为模式的物联网设备的智能化浪潮,正在加速爆发。 国内语音智能市场在经历了一年多的大跨越式的发展后,逐渐进入了冲量的攻坚阶段。尽管语音大平台的赋能运动轰轰烈烈,但要把 AI 与现有 IoT 产品有机结合,把用户体验的成熟度做到产品级,仍有不小的挑战。 一方面,对于许多产品团队和传统设备厂商来说,技术能力不足,二次开发往往并不顺利,导致产品交付无限制的延期;另一方面,对于平台方来说,面对因为开放而蜂拥而至的长尾客户,很难有精力逐一做好支持,赋能万物难免的变成了平台方和头部品牌商的秀场。 云知声联合创始人康恒博士在 9 月 12 日深圳召开的一场行业交流会上,分析总结了 AI + IoT 落地的 5 大挑战: 1. AIoT 终端类型广泛,从产品形态到功能再到使用场景,都呈现了明显的碎片化的特征,通用方案很难做到全品类的适配。 2. AIoT 终端设备的供应商分散,除了芯片和硬件平台之外,AI 算法、运算服务、甚至应用程序,都需要多加供应商支持,这无疑加重了终端厂家的时间和财力...
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